Forscher der Universität Tokio haben ein automatisiertes System entwickelt, das Drohnen und künstliche Intelligenz nutzt, um optimale Erntezeiten für Pflanzen zu schätzen. Durch die Analyse einzelner Pflanzen und die Bewertung ihrer Wachstumsmerkmale hilft das System den Landwirten, Abfall zu reduzieren und Ertragsverluste zu minimieren. Die Drohnen sind mit spezialisierter Software ausgestattet, die Bilder von jungen Pflanzen erfasst und analysiert, um ihr zu erwartendes Wachstum vorherzusagen. Das System erfordert kaum menschliche Interaktion und minimiert dadurch Arbeitskosten. Eine Ernte sogar nur einen Tag vor oder nach der optimalen Zeit kann das Einkommen der Landwirte um 3,7% bis 20,4% reduzieren. Die Hauptherausforderung bei der Entwicklung des Systems war die Analyse von Bilddaten, die aufgrund von Pflanzenbewegung und Veränderungen im Licht Schwankungen aufweisen. Die Forscher haben viel Zeit investiert, um verschiedene Aspekte der Bilder zu markieren und das System präzise zu trainieren. Die hohe Datendurchsatzrate des Systems mit oft Billionen von Pixeln war ebenfalls eine Herausforderung. Die Forscher planen, weitere Möglichkeiten zu erforschen, um die Pflanzenphänotypisierung vom Labor auf das Feld zu bringen und landwirtschaftliche Probleme zu lösen.

Einführung

Dieser Artikel untersucht die Entwicklung eines automatisierten Systems von Forschern der Universität Tokyo, das Drohnen und künstliche Intelligenz (KI) zur Schätzung optimaler Erntezeiten für landwirtschaftliche Kulturen nutzt. Indem sie einzelne Pflanzen analysieren und ihr Wachstumsverhalten bewerten, hilft das System den Landwirten, Abfall zu reduzieren und ihre Erträge zu maximieren.

Die Notwendigkeit optimaler Erntezeiten

In der Landwirtschaft ist es entscheidend, das richtige Erntezeitfenster zu treffen, um den Ertrag und die Qualität der Ernte zu maximieren. Bereits ein Tag vor oder nach der optimalen Erntezeit zu ernten, kann zu erheblichen Einkommenseinbußen für Landwirte führen. Es ist daher wichtig, Methoden zu entwickeln, die die idealen Erntezeiten für verschiedene Kulturen genau bestimmen können.

Die Auswirkungen des Erntezeitpunkts auf den Ernteertrag

Das Ernten zur richtigen Zeit gewährleistet eine maximale Ausbeute und Qualität. Eine zu frühe Ernte kann zu unterentwickelten Pflanzen mit geringen Erträgen führen, während eine zu späte Ernte zu überreifen, verdorbenen Pflanzen führen kann. Es ist daher notwendig, das optimale Gleichgewicht zu finden, um die Produktivität und Rentabilität landwirtschaftlicher Betriebe zu maximieren.

Das automatisierte System

Das von den Forschern der Universität Tokyo entwickelte automatisierte System kombiniert Drohnen und KI, um die optimalen Erntezeiten für Kulturen zu schätzen. Das System erfordert nur minimalen menschlichen Einsatz und Arbeitskosten, was es effizient und kosteneffektiv für Landwirte macht.

Verwendung von Drohnen zur Feldanalyse

Die Drohnen sind mit spezieller Software ausgestattet, die ihnen ermöglicht, hochauflösende Bilder von jungen Pflanzen in landwirtschaftlichen Feldern aufzunehmen. Diese Bilder dienen als Eingangsdaten für das KI-System, um das voraussichtliche Wachstumsverhalten der Pflanzen vorherzusagen. Drohnen bieten eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Daten von großen landwirtschaftlichen Flächen zu erfassen.

Analyse des Wachstumsverhaltens mit KI

Der KI-Teil des Systems analysiert die von den Drohnen aufgenommenen Bilder, um das Wachstumsverhalten einzelner Pflanzen zu bewerten. Mithilfe der Analyse von Faktoren wie Pflanzengröße, Blattfarbe und Entwicklungsstadium kann das KI-System die optimalen Erntezeiten für jede Kultur einschätzen. Diese Analyse hilft Landwirten dabei, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie ihre Ernte einbringen sollten.

Die Herausforderungen bei der Entwicklung des Systems

Die Entwicklung des automatisierten Systems stand vor mehreren Herausforderungen, die vor der erfolgreichen Umsetzung bewältigt werden mussten.

Analyse von Bilddaten

Die größte Herausforderung bei der Entwicklung des Systems war die genaue Analyse von Bilddaten. Die von den Drohnen aufgenommenen Bilder weisen Variationen durch Pflanzenbewegungen und Veränderungen der Lichtverhältnisse auf. Die Forscher investierten viel Zeit darin, verschiedene Aspekte der Bilder zu beschriften, um das KI-System korrekt zu trainieren. Dieser Prozess gewährleistete, dass das System trotz dieser Variationen relevante Wachstumsmerkmale korrekt identifizieren und unterscheiden konnte.

Hoher Datendurchsatz

Eine weitere Herausforderung war der hohe Datendurchsatz des Systems. Bilddaten von den Drohnen können oft Trillionen von Pixeln umfassen, was eine effiziente Verarbeitung und Speicherkapazität erfordert. Die Forscher mussten Techniken entwickeln, um solche großen Datenmengen effektiv zu handhaben und zu analysieren.

Zukünftige Möglichkeiten

Die Forscher der Universität Tokyo planen, weitere Möglichkeiten zu erkunden, um die Phänotypisierung von Pflanzen aus dem Labor in das Feld zu bringen, um landwirtschaftliche Probleme zu lösen. Die Kombination von Drohnen und KI hat sich als vielversprechender Ansatz erwiesen, der die landwirtschaftlichen Praktiken durch die Optimierung der Erntezeiten und die Maximierung des Ertrags revolutionieren kann.

Ausweitung der Phänotypisierung in der Landwirtschaft

Die in dieser Studie durchgeführte Forschung eröffnet Möglichkeiten für die Ausweitung der Phänotypisierung, also der Messung von Merkmalen bei Pflanzen, in der Landwirtschaft. Durch den Einsatz automatisierter Systeme wie Drohnen und KI können Landwirte wichtige Daten über das Wachstumsverhalten ihrer Kulturen erfassen und fundierte Entscheidungen zur Steigerung der Produktivität treffen.

Integration mit anderen landwirtschaftlichen Technologien

Das automatisierte System mit Drohnen und KI kann mit anderen landwirtschaftlichen Technologien integriert werden, um ein umfassendes und effizientes landwirtschaftliches Ökosystem zu schaffen. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen wie Wetterüberwachungssystemen und Bodensensoren können Landwirte ein ganzheitliches Verständnis für ihre landwirtschaftlichen Betriebe gewinnen und ihre Praktiken optimieren.

Schlussfolgerung

Die Entwicklung eines automatisierten Systems mit Drohnen und KI zur Schätzung optimaler Erntezeiten birgt großes Potenzial für die Landwirtschaft. Durch die genaue Analyse des Wachstumsverhaltens können Landwirte Abfall reduzieren und ihre Erträge maximieren. Dieses System bietet eine kostengünstige und effiziente Lösung, um fundierte Entscheidungen über die Ernte zu treffen, was zu erhöhter Rentabilität und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft führt.

Quelle

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